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时代之后服务器管理芯片备受关注|5G


之类的巨头,而往往会忽略服务器管理芯片,在服务器变得越来越重要的今天,台湾厂商服务器管理芯片(BMC)台厂信骅、未来发展也值得关注。

追溯过去服务器芯片的发展,服务器过去从工作站开始发展,到了近年 4G 无线网络通讯兴起之后,才开始有数据中心的需求。 业内人士说明,过去芯片是以RISC架构为主,但面积大、成本高、量产的量比较少,后来才有 x86 架构芯片,包含英特尔、AMD 等,压低价格、量产增加。

但是随着AI5G时代到来,x86 架构的效能无法跟上市场需求效能瓶颈,因此有新兴芯片业者的产生,也就是在CPU之外,再加入像是加速器的芯片,例如FPGAASICGPU等等,使得效能再提升。

目前 CPU 两大厂英特尔和 AMD 的竞合方面,近年 AMD 试着从 PC 市场跨足服务器市场,推出高端芯片应战,而从市占率来看,根据业内人士统计,今年英特尔大约占 96%,AMD 则为 4%,明年 AMD 将来到 6%,甚至有机会再提升。

集邦科技资深分析师刘家豪表示,英特尔收购很多厂商,包含 FPGA、ASIC 等,甚至近期以色列软件公司等,比起 AMD 更为积极,但 AMD 近年也在 x86 架构之下持续推出高阶新品抢市,但仍多着力在 PC 产业,未来 5G 之后,AMD 在非 x86 架构的芯片上比起英特尔仍居劣势。

受到 5G、AI 需求与效能提升之下,由于 x86 受限于核心数增加到一定的效能极限,以及成本垫高,因此非 x86 架构的芯片应运而生,像是 FPGA、ASIC、GPU 等,因此在 CPU 旁边再衔接上 x86 芯片,以加速并提升运算能力。 分析师认为,5G 起飞之后,非 x86 芯片需求将会大幅提升,粗估 2023 年后会有明显成长。

而 FPGA、ASIC、GPU 各有其优劣势,应用之处也不尽相同,FPGA 为现场可程序化逻辑门阵列,可随时编程、弹性设计、功耗低,用于推论(Inference)可达到优于其他芯片类型,像市政府企业、数据中心等应用;ASIC 则是效能最高的方案,能最符合客制化需求,但一次性的成本高,特别是用于消费性产品;GPU 则适合于图像训练,但功耗也同样较高,用于训练( Training)相对适合。

随着这样的趋势,包含 Google、Amazon 等厂商都研发自身芯片,除了跟对应的 ODM 厂、芯片厂关系紧密之外,特别也针对 FPGA、ASIC 两大块芯片的研发投入。 像是 GOOGLE 研发自身 TPU 芯片,微软则与赛林思(Xilinx)合作密切。

华为受到中美贸易战影响,也让华为开始更积极投入在身芯片的研发设计,毕竟主芯片被美商英特尔、AMD 把持,为了分散风险,也开始用ARM架构推出自家芯片,今年推出「鲲鹏 920」,采用 7 奈米制程,号称挑战英特尔效能。

业内人士指出,华为目前的技术能力相对美商有限之下,因此从 ARM 架构的服务器切入,能够在 ARM 的生态系统完整、指令集完整等优势下,快速打造自家 CPU,且 ARM 架构芯片功耗确实较低、具有优势,但整体效能还是比起 x86 较弱,但对华为来说,能够分散风险才是当务之急。 此举对于台厂来说,华为多投片于台积电(2330),有利于带动代工厂动能。

服务器应用面多元,当中又以 AI、边缘运算最具未来潜力,不管是自驾车、远程医疗等,特别是在 5G 时代来临之后,让数据量传输更快,也推升服务器需求。

若用软件来定义,AI 分成训练(Training)、推论(Inference)两种类型,例如自驾车来说,透过道路学习,服务器处理大量数据后,进而改变后续的行为。 而边缘运算当中可以分成近、中、远,依照与数据中心的距离相对概念定义,从IoT装置、小型区域到远程的数据中心,各具功能,也有不同的运算能力,也让服务器变得更加重要。

边缘运算意义在实时性数据、隐私低的数据端点处理,可以让自驾车操作更顺,像是人体的神经功能,但重要数据还是传到数据中心处理,也就是大脑。

服务器芯片尽管多数都被美商把持,但是台湾厂商信骅、以服务器管理芯片紧跟着服务器产业,而服务器管理芯片也就是所谓的 BMC,负责管理数据流量、协助 CPU 运作、远程管理、故障预测、效能调教等,与主芯片规格开发紧密。

简单的说,一个服务器当中,现在多数有两颗 CPU,就会使用一颗 BMC,而在边缘运算之下,使用服务器的数量增加,从小到大,小型的服务器当中可能就只需要一个 CPU 配一个 BMC,就能符合所需效能,整体而言,BMC 的用量将会增加。

总的来说,5G 时代之后,推升服务器产业未来的需求持续提升,当中不管是 CPU 大厂英特尔、AMD,或者其他新兴服务器芯片 FPGA、ASIC 等等厂商值得关注外,边缘运算将增加新的 IoT 应用面,连带驱动 BMC 的成长动能。

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